Programación de Operaciones en Manufactura Inteligente: Estado del Arte de la Industria 4.0 - Hernández Alomía , Oscar Gildardo; Castiblanco Lara, Claudia Esperanza; Silva Calpa, Alicia Cristina (Documentos de Trabajo ECACEN, 2026)
La programación de operaciones (scheduling) ha evolucionado hacia una función adaptativa y conectada en sistemas ciberfísicos y plataformas cloud. Esta transición, analizada en un periodo que abarca desde 1980 hasta 2025 bajo la metodología PRISMA, revela una convergencia hacia enfoques híbridos que integran simulación de eventos discretos, optimización matemática y aprendizaje por refuerzo para gestionar la complejidad de la Industria 4.0. En este ecosistema, los Digital Twins actúan como la infraestructura crítica para sincronizar la planta física con la toma de decisiones, mientras que el Deep Reinforcement Learning (DRL) y las redes de grafos destacan en entornos dinámicos por su capacidad de reprogramación en tiempo real. Aunque persisten retos en escalabilidad e interpretabilidad, el valor actual de la programación de operaciones trasciende la optimización clásica al incorporar resiliencia, trazabilidad y una alta capacidad de reacción ante perturbaciones industriales. Esta investigación ofrece una taxonomía comparativa de métodos de diversos autores a través de una línea histórica.